商业零售数字化转型
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作者简介：项利军为汇动信息科技（上 海）有限公司总经理，商业地产数字化研习社 创始人。具十多年商业地产信息化建设经验， 曾参与百联、万达、凯德、中航、绿地等上百 个商业地产项目的信息化建设，见证了商业地 产行业爆发式增长。现主要为商业地产提供信 息化、数字化咨询和诊断服务，信息化系统落 地建设服务。
数字化已经上升到了国家层面，大家都 在谈论数字化和数字化转型。那到底什么是 数字化？
我去查了百度，百度百科显示数字化是将 各类信息转变为可以度量的数字、数据（这是 不是有点类似我们所讲的信息化建设，通过各 类系统将信息转化为数据沉淀下来），再以这 些数字、数据建立起适当的数字化模型（这是 不是有点BI建模的感觉）。
百度百科显示数字化转型是建立在数字 化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司 核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层 次转型。数字化转型表明，只有企业对其业务 进行系统性、彻底的重新定义——而不仅仅是 IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工 能力的方方面面进行重新定义的时候，成
功才 会得以实现。
按照这个定义，原来传统的以实体店铺销 售为主的商业模式，再增加一种以线上商城销 售的商业模式，应该算是一种数字化转型吧。 而传统通过望闻问切凭经验和感觉来决策的商 业模式，再增加一种以数据分析为决策依据的 商业模式，算不算也是一种数字化转型呢？我 想答案是肯定的，这些应该都算是数字化转型
的范畴。
所以呢，今后大家互相交流时，若是谈论 到数字化转型时，得先问清楚对方讲的数字化 转型具体是指什么意思，有可能你俩说的不是 同一件事情。前两天还有个圈内朋友问我：数 字化商业推动的最好的是什么公司？这个问题
还真不好简单回答。
在购物中心数字化领域，我们认为重心 还是应该放在数据赋能上，即在信息化阶段 得到的数据，通过各个业务场景进行指标刻 画，赋予目标值，通过动态跟进业务指标达 成情况，找出过程存在的问题及原因，最后 寻求解决问题的方法。因此我们更偏向将数 字和化拆开来看，即数字（代表信息化沉淀 的数据）+化（数据思维方法论）做好了就是 在赋能商管。
而线上商城的转型在购物中心领域目前 成功案例太少、前置条件太多、代价太大、很 多企业没有这方面的基因，转型还需要谨慎对 待。当然我们也有成功案例，今天下午要分享 的正弘城就是一个很好的成功案例。
既然说数字化是赋能商管，那么怎么去赋 能呢？我在准备这次演讲稿的时候，特地去找 了一个朋友的项目，要了一份数据尝试着去分 析。要分析的场景很多，我先找了业态组合这 个场景作为切入点，来分析当前该购物中心业 态组合是否合理？哪些业态贡献比较大？怎么 去找出未来的机会业态呢？
我尝试着用租金、客流密度、面积占比、 销售等指标去找出贡献大的业态；若某个业态 的租金贡献高、客流密度也高、且面积占比 低，说明其是一个高产出高人气但面积不足的 业态。
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在第二届商业地产数智化应用研讨会上的演讲
项利军
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图一
★客流密度=进店客流/店铺面积，体现店 铺的客流吸引力
我们来看一下图一，这个业态是什么？它 就是餐饮。
图二
接着看看图二，通过图二我们可以看出餐 饮这个业态，它的销售也非常高，且它的租金 坪效表现还在中等以上，说明可以增加餐饮业 态面积以提升商场整体的租金收人。
我们再来看看图三，将进一步分析针对餐 饮业态的各个二级业态中，谁表现的最好？
图四
最后我们看图四，这时候针对该二级业态 的各个店铺关键指标数据进行深入分析，最终 来决策优先引进哪些店铺。
以上这个场景从理论上来看，是可以辅助 我们做经营决策的。因此我又开始思考：这种 分析从实践上是不是我们购物中心需要的呢？ 若是，那么还有哪些场景值得我们再去深人分 析呢？大家有没兴趣一起参与进来去不断探索 和优化呢？
当然这次在做业态组合分析时，也遇到了 不少问题：比如业态划分混乱，需要人为去优 化；店铺客流缺失，一部分只能靠销售和客单 价来倒推；同时很多店铺销售数据也不全。
这就延伸出来，若想要做好数字化，必得 扎下马步，把数字化的基础建设先打扎实了。 我们要相信现阶段辛苦积累的数据，都将成为 未来竞争中的制胜武器。
既然数字化基础建设如此重要，那如何去 规划？我这里的建议是从业务和数据两个视角 来进行规划。
比如购物中心的经营模式决定了与租户的 合作方式，若是有扣点的，你是不是就要重点
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规划一下店铺销售采集系统。当你也想着是不 是要搭建线上商城的时候，这就需要你的经营 方式中是否有自营和联营商品，能否提供可控 的商品，即你的线上是不是有人无我有或人有 我优的商品，不然谁要在你的平台上下单呢？
而数据层面相对比较好理解，你想要这些 数据，肯定得要有相应的工具去采集。因此今 后大家要先有数据思维，从上而下的数据视角 来规划，即我要解决什么样的问题？需要什么 样的数据？建立起何种数据模型？即有哪些维 度和指标，最后才是去开展数字化基础建设，落地一个个系统工具。
我们在购物中心数字化基础建设中大概会 包含哪些系统丁具？我这里罗列了一下，客流系 统、停车系统、能耗系统、财务系统等等。当前 大多数单体购物中心在现场管理和内部管理还相 对比较欠缺系统T：具的支持。相对于其他内部管 理系统，今天重点讲^下客流系统、销售采集系 统及会员系统，如何落地及赋能商管。
我相信现在绝大多数的购物中心都有客流 系统，但有不少购物中心其实不太重视客流分 析。那我们先来看看客流系统怎么做？
客流系统怎幺做？有何价值？
主出入口、楼层级别.店铺级别
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心客流水平？
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如何评价购物中
心客流使用效率？
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通常的项目都会考虑在主出入口部署客流 采集设备，一部分项目还会考虑楼层级客流，当然像万达龙湖这样的成熟商管公司都在部署 店铺级别客流，部署的层级不一样带来的价值 也不一样。
客流系统能带来什么价值？
首先，作为一个购物中心，你如何评价好 与坏？直观来看就是客流，第一个指标就是客 流渗透率，又分场内和场外客流渗透率。
场外客流渗透率=进场人数/商圈总人数，这个值让你知道所处商圈大概的客群吸引力。场内客流渗透率=日客流/总经营面积，这个值 让你知道当前客流是否偏少，有没有经营风险。
其次如何评价一家购物中心客流使用效率 呢？我f t]—般拿游逛深度来判断，即广场内店铺 日进店总
客流/广场外围总进客流，行业平均值是 2.4个，即一^人进到购物中心一天大概平均逛2.4 家店，这个值越大表明客流使用效率越高。
而另外一个指标是游逛时长，即顾客一 天在商场的平均停留了多少时间？停留越长表 明客流使用效率越高，行业有个参考值是89分 钟，当然这个值相对比较难获取，一般靠停车 系统的样本数据作参考。
如果再能够跟大数据公司合作，获取商圈 客群数据，我们就可以进一步分析不去你们商 场的客群都去了哪些商场？而与你直接竞争的 商场，哪些网格区域是你们占优势的，哪些区 域是你们比较劣势的，而哪些区域是你们可以 通过努力将客群争取过来的。
以上只是举了几个小例子，来说明客流系 统如何部署以及带来的价值。下面我们再来看 看销售采集怎么做？有何价值？
购物中心由于分散收银，店铺的销售采集 一直是个老大难的问题，但若是因为难就不去 做，我们后续的数字化就无从谈起了，所以还 是要努力坚持做。我这边将目前行业中都有应 用过的各种销售采集方式做了一下汇总，大致 可以分为四大类：手工抄录、支付采集、接口 采集、小票采集。
有些朋友可能会比较嫌弃手工抄录，说什 么手工的不准，工作量大，但真的，有比没有 好，准不准需要靠我们后续管理手段的。
支付采集的主要优势就是可以把积分和券 闭环打通，应用比较多的是手持POS和扫码付。
接口采集目前在港资背景的项目用的比较 多一点’基本上都米取wehrvice模式。
小票采集除了采集盒子和植入软件方式
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商业零售数字
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转型
外，新增了替换店铺打印机的模式。
未来会不会回归到当年让银行来买单收银 设备给到店铺去使用的模式，当然这个收银设 备配置的打印机就是含有采集小票功能的专业 打印机。店铺可以在收银设备上安装其自有的 收银软件，但必须要到指定银行开户。
这样银行有了存款，商场得到了销售，店 铺收银操作还是保持原来的习惯，一举三得， 所以说这种方式值得我们去期待。
为了辅助购物中心决策采取何种方式，我 这边特地将各种采集方式，从数据准确性、营 销应用、成本投入、推行难易程度等四个维度 做了分析。
这里主要强调两点：一、
购物中心要想让数据尽量准确，往往 是好几种采集方式相结合。比如下午要给大家 分享的南翔印象城每家店铺都至少有两种方式 相结合，
一
种是每天营业结束后让店铺主动通 过手机端上报，另外一种是通过小票盒子或手 持POS采集，若是上报的大于等于自动采集的，
则不去核对，否则就要重点去核对了。二、 销售采集是一件苦活、累活，更是一 件需要长期坚持的活，因为数据要既多又长才 能发挥出大价值。
讲了那么多的客流和销售采集，那么除 了给商场带来价值外，能给店铺带来什么价值
呢？
现在很多购物中心会员归营销部门管、现 场归运营部门管，很少从数据的角度连接两个 部门来为店铺赋能的。要是我们运营的同事能 够了解每家店铺的保本销售数据，再通过获取 的销售数据，我们就知道哪些店铺是亏本的、 需要经营扶持的。
这时候如果再能够获取到店铺客流数据， 我们就能够大概知道，店铺亏本的原因是我们 购物中心给到该店铺带来的过店客流不足，还 是因为店铺自身陈列或喊客能力有限导致人店 客流不足，或是因为店铺商品结构或销售能力 导致提袋率不足，只有了解原因后，我们才能
对症下药。
而这时候会员营销手段就可以跟上了，举 个例子若是你知道某家店铺生存有困难，连续 10天，凡是会员在广场内消费成功积分后都推 送该店铺现金券，按照购物中心每天积分笔数 在500笔来计算，即是5000次会员触达，微信做 到券到期提醒，这又是5000次的触达。
如果某个店铺1万次的触达，销售还没有任 何改观，那么该店铺要么真的是在谎报、要么 是券配置不合理、要么就是真的不适合我们广 场的客群，你就得考虑招调准备了。
最后我想以一个真实的例子作为收尾，某 个广场有家女装品牌，生意一直不太好，他们 商品负责人就想去深入探究下什么原因？听了
我上面论述后，也想着去安装个客流采集器，
无奈购物中心不让安装，说线暴露在外面影响 美观。那怎么办呢？负责人刚好想起来店内有 监控摄像头，于是选择一些特定的时段通过远 程监控来人工数客流。
这时候有趣的事情发生了：
1、
店内并不缺客流，说明客流不是主要问 题；
2、 店长在的时候销售就好，销售连带也 多；
3、
店员在的时候销售就不行，即使有成单
了，销售连带也没跟上；
4、 当一个店员在销售的时候，另夕卜一个店 员也不会寻思去协助，导致连带率上不去。
接下来怎么办呢？
负责人开始走访，最后发现店员销售不积 极，都是动迁户，不太在乎销售提成；店长也 不会给销售指标压力，同时也不懂得帮扶。知 道了原因，后面如何解决也就相对简单了。
上面例子是想跟大家说明方法论比工具重 要，实在没有工具，人工也可以顶上，关键是 自己得知道想要解决什么问题？怎么去找出问 题及原因？由此再去想解决方案，侧面也说明 执行力比方法论更为重要，只要坚持去做总归 能够想到好的方法。S 2
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